CTR场景数据分析建模 问题汇总0-pandas及python操作ctr deepfmpd.DataFrame.valueskeras embedding层画数值图和分布图直接画数值图：画分布图画布设置plot组合pandas缺失值填补连续特征离散化 onehot ctr deepfmctr广告点击率场景下使用deepfm模型进行收藏和购买预测。 github 大神的轮子https://gith
abaqus基于已有模型仿真一、导入模型二、设置属性三、划分截面创建边界集合手动切分不规则部分四、划分网格手动设置不同属性相邻截面五、装配和分析步六、设置边界条件和载荷七、创建作业 本文基于abaqus6.12以软体手指模型为例，导入模型，设置材料属性，设置边界条件为根部固定，设置对称面，载荷为气腔内表面压力，目的是得出整体变形特点、分析端部节点位移，分析内部应力分布。 本文基于上一篇梁模型的仿
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2023-10-13 12:45:26
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想想如何让一个人拥有判断瓜好坏的能力呢？需要用一批瓜来练习，获取剖开前的特征（色泽、根蒂、敲声等），然后再剖开它看好坏。久而久之，这个人就能学会用剖开前瓜的特征来判断瓜的好坏了。朴素地想，用来练习的瓜越多，能够获得的经验也就越丰富，以后的判断也就会越准确。用机器做数据挖掘是一样的道理，我们需要使用历史数据（用来练习的瓜）来建立模型，而建模过程也被称为训练或学习，这些历史数据称为训练数据集。训练好了
说明本篇简单讨论：假设获得了交易数据，如何构造数据，并使用建模方法评估交易信号的好坏。内容1 场景假设随着时间轴前进，我们会“看见”一些机会从信息的处理上，既有时间的，也有空间的，但是我们可以认为是这样一个顺序：1 选定了一个观察点。这个即是建模假设的时空点，所有数据的获取不可以越过这个点。（不可使用“未来”数据或“不可见”数据）2 先将时间维度的信息提取到观察点空间 ，时间特征“压扁”为空间特征
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2023-08-14 16:56:03
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一、导入数据1.直接赋值2.读取 Excel 文件3.代码示例import pandas as pd
# 读取数据文件
def readDataFile(readPath): # readPath: 数据文件的地址和文件名
try:
if (readPath[-4:] == ".csv"):
dfFile = pd.read_csv(readPa
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2023-09-13 23:36:51
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1.3Python中的复合数据类型（1）list列表的使用#list列表
a = ["张三","男",23,"江苏","硕士","已婚",["身高175","体重51"]]
print(a[0])
print(a[-1])
print(a[-1][1])
print(a[-3:])
print(a[:3])
print(a[::2])
print(a[0:-1])
print(a[6])输出结果
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2023-09-07 15:32:50
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目录第一章 python使用入门1.1 Python核心工具库1. Numpy2. SciPy3. Matplotlib4. IPython5. SymPy6. Pandas1.2 Python基本数据类型第一章 python使用入门1.1 Python核心工具库1. Numpy（1）强大的多维数组对象（2）复杂的函数功能（3）集成c/c++和FORTRAN代码
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2023-09-20 15:22:45
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最近在学习数学建模，发现大多数人都在用MATLAB，但MATLAB不是一门正统的计算机编程语言，而且速度慢还收费，最不能忍受的就是MATLAB编辑器不支持代码自动补全。于是就想到了可爱的Python，其中有非常著名的科学计算三剑客库：numpy,scipy和matplotlib，三者基本代替MATLAB的功能，完全能够应对数学建模任务。经过几天的折腾学习，总结出来了几个常用的应用例子，可以作为数学
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2023-06-06 21:52:47
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在数学建模中主流的编程语言是MATLAB，但随着python/R中数学软件包的不断完善，熟悉这两种编程语言的同学也可以快速数学建模的编程环节。后面我们将介绍几种常见数学建模算法的python实现，旨在展示python在本领域的强大威力。 1
问题描述 你希望通过几种常见算法的实现，了解python在数学建模中的能力。2 解决方案 python除了丰富的原生数据结构外，拥有强大
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2023-08-16 10:00:08
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自动机器学习(通常简称为AutoML)是一个新兴的领域，在这个领域中，通过建立机器学习模型来对数据进行建模的过程是自动化的。AutoML能让建模变得更容易，也能让每个人更容易访问。如果你对AutoML感兴趣，下面这四个Python库是最好的选择！1.auto-sklearnauto-sklearn 是一个自动化的机器学习工具库，可与大家都非常熟悉的标准 sklearn 接口无缝集成。通过使用最近的
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2023-10-18 06:36:34
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用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。而且Python是数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题：自动进行销售
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2023-10-12 10:08:19
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编程语言只是工具，核心在于你要做什么，很多python的高级方法和语言特性，前期可以全部不管。作为数据分析和建模，先用python实现基本的需求，更高级的用法慢慢掌握，万事开头难。一、掌握基本的数据结构和控制流程(1周即可)基本的数据结构：元组、列表、字典。基本的控制流程：if判断、for循环、while循环。剩下的事情就是把数据存在合适的数据结构中，然后使用控制流程操作数据。其实数据操作和sql
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2023-11-01 15:25:30
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前两篇我们已经介绍了python 协程的使用和yield from 的原理，这一篇，我们用一个例子来揭示如何使用协程在单线程中管理并发活动。1 什么是离散事件仿真Wiki上的定义是：离散事件仿真将系统随时间的变化抽象成一系列的离散时间点上的事件，通过按照事件时间顺序处理事件来演进，是一种事件驱动的仿真世界观。离散事件仿真将系统的变化看做一个事件，因此系统任何的变化都只能是通过处理相应的事件来实现，
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2023-06-16 00:12:49
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本文将会按照以下四个部分来讲述如何从业务数据中分析数据,建立模型,希望对大家有所帮助!数据从哪来如何分析数据机器学习算法简介预测效果评估Part1: 数据从哪来你眼中的大数据分析和实际的大数据分析实际上是非常不一样的你眼中的大数据分析和实际的大数据分析一般来说,实际业务的数据都是无法直接拿来进行数据建模的,我们需要进行一系列的分析和转化,才能够得到建模所需要的数据.数据分析项目中数据分准备工作需要
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2024-08-26 15:04:55
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Mathematic in Modeling with Python 之数据预处理标准化：数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。标准化基于正态分布的假设，将数据变换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。但即使数据不服从正
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2024-07-20 21:56:49
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一、数据建模简介数据建模不仅可以对象的属性建模（比如E-R图），也可以对数据的行为建模（比如触发器Trigger、存储过程Stored Procedure）.在进行数据库设计时，设计到如下几个概念：模式 Schema、主键 Primary、外键 Foreign key、关系 Relationship、约束 constraint、索引 In
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2023-07-19 10:41:22
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上一篇文章中讲述了数据探索的一些内容，包括缺失值、异常值、一致性等问题，这些问题会影响建模效果。本篇文章就来解决一下上述问题，也就是数据预处理，它在整个数据挖掘建模的过程中占很大比例，所以很重要。数据预处理既要提高数据质量，又要让数据更好的适应建模工具。其主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、和数据规约。数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题
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2024-07-09 21:13:48
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MTV里的M代表模型。 Django模型是用Python代码形式表述的数据在数据库中的定义。对数据层来说它等同于 CREATE TABLE 语句，只不过执行的是Python代码而不是 SQL，而且还包含了比数据库字段定义更多的含义。Django用模型在后台执行SQL代码并把结果用Python的数据结构来描述。 Django也使用模型来呈现SQL无法处理的高级概念。from django.db im
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2023-08-13 14:42:09
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Python数据分析Python基础常用操作符算术操作符：赋值操作符比较操作符逻辑操作符其他运算符变量和赋值数据类型和转换print()函数条件语句if语句assert 关键词循环语句for循环range()函数enumerate()函数其他语句异常处理Python标准异常总结Python标准警告总结try-except语句try - except - finally 语句try-except-
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2023-06-19 17:46:20
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用Python地形建模
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库文件]
B --> C[读取地形数据]
C --> D[处理地形数据]
D --> E[创建地形模型]
E --> F[保存地形模型]
F --> G[结束]
```
## 2. 简介
Python是一种功能强大而又
原创
2024-01-02 09:22:51
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